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大同市（城区、南郊区、新荣区）
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徐州（云龙区，鼓楼区，金山桥，泉山区，铜山区。）
南通市（崇川区，港闸区，开发区，海门区，海安市。）
昆山市 （玉山镇、巴城镇、周市镇、陆家镇、花桥镇（花桥经济开发区）、张浦镇、千灯镇。）
太仓市(城厢镇、金浪镇、沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇；)
镇江市 (京口区、润州区、丹徒区。)
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温州市（鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区）
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敲钟祈福：跨年夜，多地党政主官赴地标景点与市民共迎新年
近年来，汽车产业正加速驶向智能化变革的快车道，而车载芯片作为这一转型进程中的 “最强大脑”，起着决定性作用。而CES已经变成为汽车上下游产业展现前沿技术的“舞台”。
在CES 2025期间，高通展出了搭载骁龙座舱至尊版平台和Snapdragon Ride至尊版的Demo车。而英伟达此次推出了汽车和机器人两用芯片“Thor”，并表示即将与丰田合作研发下一代自动驾驶技术。
本届CES上，还有不少包括中国的车厂、车规芯片厂参会。其中既有展示最新的智能座舱和智能驾驶功能的，如极氪等，也有亮相智驾相关零部件的，如黑芝麻智能自研的高算力芯片，禾赛科技的高性能3D激光雷达等等。
英伟达Thor芯片虽迟但到
2022年9月，英伟达正式发布了全新一代SoC芯片 Thor，官方宣称其单颗算力最高可达2000TOPS，是现款产品Orin的近8倍。
今年CES 2025上，英伟达宣布Thor正式进入量产阶段，并且算力提升到了5000TOPS，英伟达官方宣称，该芯片“无论是 L4/L5 级自动驾驶所需的复杂计算，还是车载娱乐、智能座舱等功能，都能轻松胜任”。
记者了解到，极氪将会是首批“尝鲜”Thor芯片的车企，并借助该芯片研发驾驶辅助系统，以实现更精准的车辆、行人识别。据悉，该平台由极氪团队自主研发设计，具备2倍超高算力、低功耗设计，首款量产原生自动驾驶汽车极氪RT将于2025年开启大规模交付。
丰田汽车也将会基于DRIVE AGX Orin平台打造下一代汽车平台，并借此实现更高级别的智能驾驶功能。
自动驾驶技术公司Aurora、大陆集团和英伟达宣布建立长期战略合作伙伴关系，计划大规模部署由英伟达DRIVE提供支持的无人驾驶卡车。
除了上述企业外，理想汽车、比亚迪、奔驰、沃尔沃、小米也是英伟达Thor的客户，值得注意的是，小鹏汽车和蔚来却从此前的名单中消失。
小鹏汽车P系列及G系列的产品负责人曾在接受采访时表示，由于Thor芯片一直延期，因此小鹏P7+才选择使用采用双Orin-X芯片的配置。目前小鹏汽车自研的图灵芯片已经于去年8月下旬流片成功，小鹏汽车创始人、董事长何小鹏称，该芯片面向L4自动驾驶汽车设计，AI算力接近 3 颗主流智驾芯片的水平，1颗能实现 L3 + 高阶智驾体验，2颗能实现L4自动驾驶体验。
蔚来汽车的自研芯片神玑NX9031基于5nm打造，并且已经在蔚来行政旗舰轿车ET9上首发搭载，该款车型将在2025年3月开启交付。
传统车企如比亚迪和东风汽车集团也在积极自研或投资芯片产业，其产品线覆盖了车身控制芯片、智能座舱芯片、自动驾驶芯片等多个领域。
在接受《科创板日报》记者采访时，盘古智库高级研究员江瀚称：“若智能驾驶芯片供应紧张，会影响到汽车制造商的研发和生产计划。”
英特尔“押宝”汽车解决方案
去年CES上，英特尔宣布进入车载芯片领域，主攻智能座舱芯片、电车能源AI管理、开放式汽车芯片定制平台三大方向。
今年的CES 2025上，英特尔推出了一套整车化的技术平台，其中包括自适应控制单元ACU U310、B系列车载独立显卡，并基于此推出了人工智能技术与AI大模型软件、电源管理以及区域化控制器解决方案。
英特尔方面称，在电动汽车动力系统应用上，ACU U310支持更先进的算法方案，能根据个人驾驶风格和路况自动调整电压和控制频率，降低车辆能耗，提高能效，增加动力传动系统能量回收。
目前英特尔已与Stellantis达成合作，旗下玛莎拉蒂车队新款Gen3 Evo世代FE电动方程式赛车将部署英特尔ACU芯片，以提高汽车在竞技赛车环境中的性能和效率。
此外，英特尔还宣布与亚马逊旗下云计算平台AWS达成合作，通过AWS的虚拟设计环境，为汽车制造商提供高效、灵活的云端平台，用于开发、仿真和测试汽车系统以及应用程序。
有投资人认为，英特尔近期业绩大幅下滑，陷入经营困境，期望从单纯的PC芯片供应商加速转向汽车软硬件一体化生态系统提供商，以提振市场情绪。“英特尔寄希望于在CES 2025上发布一系列产品和解决方案，以向全球投资者展现其转型的决心。”
国内参展企业中，黑芝麻智能在CES 2025上亮相了华山A2000芯片系列和武当C1200系列芯片。其中前者不仅支持高阶智能驾驶场景，还能被应用在具身智能和通用计算等多个领域；后者主打多域融合和跨域计算，单芯片可覆盖座舱、智驾等智能汽车内部多个不同域的需求。
中国企业资本联盟副理事长柏文喜认为，一方面，随着自动驾驶技术的不断成熟和普及，对智能驾驶需求将会越来越大；另一方面，随着芯片技术的不断进步和创新，也会有更多的芯片企业具备进入该领域的能力和条件。
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